ローカルAI +クラウドAI
新しい記事が公開されました： MixAI：ローカルAIとクラウドAIの組み合わせを選択しています。その理由は次のとおりです
データを管理しましょう。必要なときに世界をリードするAIモデルを接続します。
なぜあなた自身の人工知能があなたのデジタル独立の基礎となり、クラウドがあなたの能力の拡張をモデル化するのか。
人工知能は、私たちの働き方、ビジネスの運営、文書の処理、情報の検索、意思決定の方法を急速に変えています。
最近まで、このレベルのインテリジェントシステムへのアクセスは、主に大規模なテクノロジー企業を通じて行われていました。今日、2つの完全なアプローチがあります。クラウドAIサービスと、自分のコンピュータにインストールできるローカルシステムです。
そこで、自然な疑問が生じます。どちらを選ぶべきですか？主要なクラウドモデルを使用するか、自宅やオフィスにある独自のAIコンピューターを購入しますか？
私たちの答え：あなたはそれらの間で選択する必要はありません。将来の適切なアーキテクチャは、必要に応じていくつかの外部インテリジェントシステムの機能を安全に使用する独自のローカルインテリジェンスです。
CLARYELでは、このアプローチを組み合わせ、またはマルチインテリジェンス、人工知能と呼んでいます。
このアーキテクチャでは、ローカルシステムは、コントロール、ドキュメントストレージ、個人データの処理、および日常のタスクのためのセンターのままです。クラウドモデルは、その機能が本当に必要なときに追加のインテリジェントリソースとして接続されます。
これにより、デジタルの独立性と世界のAI業界の最先端の成果へのアクセスを組み合わせることができます。
多くの人は、通常のチャットを通じて人工知能に出会いました。質問をしたり、答えを得たり、手紙を書くように頼んだり、テキストを翻訳したりします。
しかし、現代のテクノロジーの本当の能力ははるかに広範囲に及んでいます。人工知能は、会社の構造を知り、使用が許可されている文書を扱い、従業員を支援し、情報を分析し、実用的なタスクを実行する永続的なデジタルアシスタントになることができます。
たとえば、次のようなことができます。
より広範な人工知能が使用されるほど、あなたの活動についてより多くの情報を受け取ることができます。問題はもはやモデルがどれだけ賢いかだけではありません。さらに重要な疑問が浮かびます。
あなたの人工知能が扱う情報は誰が管理していますか？
書類の所有者は誰ですか？仕事の履歴はどこに保存されていますか？誰がアクセスルールを設定しますか？外部サービスに送信される可能性のある情報を決定するのは誰ですか？私たちの見解では、真剣なインテリジェントインフラストラクチャは、これらの質問から始める必要があります。
ローカル人工知能は、AIモデル、その作業環境、および必要なデータが、通常のパーソナルコンピュータ、専用ワークステーション、またはより強力なマシンなど、あなたの制御下にあるハードウェアにホストされるシステムです。原則は変わりません。
書類はハードウェアで処理されます。社内のナレッジベースはインフラストラクチャに配置されています。誰がどのような条件でアクセスできるかは、あなたが決めます。ビジネスにとって、これは単なる技術的な詳細ではなく、情報がどのように処理されるかの基本原則です。
すべての企業は、契約、商業用語、内部計算、財務書類、顧客データ、ビジネス対応、開発計画、技術ソリューション、その他の貴重な情報など、自由に流通することを意図していない情報を保持しています。ローカルシステムを使用すると、必ずしもコンテンツを外部のAIプロバイダーに渡すことなく、そのようなドキュメントを処理できます。インフラストラクチャが正しく構成されている場合、インターネットに接続しなくても処理を行うことができます。同社は、インテリジェントシステムがどのデータにアクセスできるか、どこに保存されているか、どのくらいの期間保存されているか、いつ削除されるかを決定します。
従業員データは特に慎重に取り扱う必要があります。給与、雇用契約、個人的な連絡先、人事文書およびその他の個人情報は、管理なしに外部サービスに渡されるべきではありません。ローカルインテリジェントシステムは、制御されたインフラストラクチャ内でそのような情報を処理することによって、人事、管理、会計を支援することができますデータへのアクセスは、各従業員の権利に従う必要があります。人工知能は、ユーザーがすべての会社情報にアクセスできるツールになってはなりません。
顧客は、金銭だけでなく、ビジネスに応じて、連絡先の詳細、注文履歴、支払い情報、プロジェクト、ビジネス文書、および会社との取引の記録などの情報を会社に委託します。ローカル人工知能は、このデータが主に社内で処理されるプロセスを構築することを可能にします。これにより、信頼が強化され、会社は処理自体を制御する余地が広がります。
多くの企業にとって、最も価値のある資産はコンピュータではありません。蓄積された知識：生産プロセス、社内の指示、独自のソリューション、価格戦略、コスト計算、顧客関係、研究開発。ローカルシステムを使用すると、外部サービスへの情報の送信をすべての操作の必須ステップにすることなく、この知識に人工知能を使用できます。
インテリジェントなシステムを使用すると、あなたの好み、会社の詳細、文書の構造、作業ルール、以前のタスクの結果など、有用なコンテキストを構築できます。この情報は、徐々にデジタルインフラストラクチャの重要な部分になります。当社は、このコンテキストを社内で維持し、保存期間を管理し、バックアップを作成し、互換性のあるソフトウェアソリューション間で情報を移動できることが不可欠であると考えています。あなた自身の知性があなたのために働くべきであり、単一の外部プロバイダーに依存させるべきではありません。
独自のインテリジェントシステムのもう1つの重要な利点は、異なるコストモデルです。クラウドインターフェイスでは、通常、選択したプランの条件内で作業します。外部モデルがAPIを介してプログラム的に使用される場合、コストは、処理されたトークンの数、選択されたモデル、コンテキストサイズ、追加のツール、およびその他のパラメータに依存する可能性があります。企業が積極的に自動化を開始すると、リクエストの数は非常に急速に増加する可能性があります。
あなた自身のローカルインテリジェンスの仕組みは異なります。コンピューティングハードウェアを購入し、利用可能なハードウェアリソース内でインストールされたモデルを使用します。ローカルモデルは、処理されたすべてのトークンについて、クラウドプロバイダーから請求書を送信しません。もう一度ドキュメントを分析したり、リクエストを試したり、チェックを実行したり、内部自動化を構築したり、ハードウェアが許す限りモデルを使用することができます。
もちろん、これはまったく費用がかからないという意味ではありません。独自のシステムは電気を使用し、メンテナンスが必要であり、そのパフォーマンスと使用可能なメモリはハードウェアによって制限されています。しかし、予測可能性と独自のコンピューティングインフラストラクチャの直接制御という主な利点を得ることができます。リモートでどれくらいの容量を消費するかだけに依存するのではなく、同社は多くのタスクに対して独自のコンピューティングパワーを取得しています。これは、定期的に繰り返されるオペレーションにとって特に興味深いことです。
ローカルアーキテクチャは、外部インテリジェントサービスが利用できない場合でもコアタスクを実行するという別の重要な可能性を提供します。適切なセットアップがあれば、ローカルモデルはインターネットなしで動作できます。これは、文書、社内検索、知識を毎日安定的に扱う必要がある組織にとって重要です。
独自のシステムでは、互換性のあるモデルを選択したり、変更したり、新しいバージョンを評価したり、独自のインフラストラクチャを中心に自動化を構築したりすることもできます。同社は、すべての社内業務を1つのサービスに永久に結びつける必要はありません。いくつかのローカルモデルをさまざまなタスクに使用できます。1つは日常会話用、もう1つは文書分析用、3つ目はプログラミング用、4つ目は特殊な操作用です。その結果、インストールされたプログラムだけでなく、独自のインテリジェントインフラストラクチャになります。
独自のインテリジェントコンピューターを購入することは、必ずしも固定機能を備えた一度限りの決定ではありません。モデルとソフトウェアは進化し続けています。新しい互換性のあるモデルをインストールしたり、検索ツールを改善したり、音声インターフェースを追加したり、会社のナレッジベースを接続したり、ワークフローを絞り込んだりできます。
ハードウェア設計で許可されている場合は、メモリを追加したり、ストレージを追加したり、グラフィックスサブシステムをアップグレードしたり、より強力なシステムに移行したりできます。初期投資は開発の最初の段階になる可能性があります。小規模なローカル構成から始めて、同社は実際のニーズと利用可能な予算に応じて徐々に独自のインテリジェントインフラストラクチャを構築します。
私たちにとって、これはすべての顧客に最も高価なハードウェアをすぐに購入するよう説得することよりも重要です。今すぐ本当に必要なものから始めましょう。タスクの増加に合わせてシステムを拡張します。
ローカルシステムのこれらすべての利点の後、別の疑問が生じます。あなた自身のインテリジェンスがそれほど多くを提供するのであれば、なぜクラウドモデルを使用するのですか？答えは簡単です。今日、クラウドシステムは非常に強力で便利なツールであり、その機能を放棄するのは賢明ではないと確信しています。
主要なクラウドモデルの背後には、大規模な研究チーム、重要なコンピューティングリソース、莫大な投資があります。同社の開発者は、利用可能なテクノロジーの限界を押し広げ続けるインテリジェントなシステムを構築しています。クラウドサービスユーザーは、このような大規模なモデルを自分で作成してトレーニングすることなく、この作業から利益を得ることができます。
高度なクラウドモデルは、多段階分析、プログラミング、非従来型のソリューション、大量の情報の処理を必要とする複雑なタスクを解決できます。これらは、タスクがインストールされたローカルモデルの機能を超えている場合に特に便利です。大手プロバイダーはコンピューティングインフラストラクチャへのアクセスを提供していますが、中小企業が独自に構築することは経済的に意味がありません。
クラウドAIから始めるには、通常、専用のハードウェアは必要ありません。アカウントを作成し、適切な使用方法を選択するだけで十分です。一部のプロバイダーは、限られた使用と比較的安価なスターターサブスクリプションのための無料プランを提供しています。少数のリクエストでは、有料インターフェースとプログラム接続は非常に経済的です。無料チャットと無料プログラマティックアクセスは同じものではないことを覚えておいてください。可用性、制限、使用条件は、特定のサービス、地域、選択したプランによって異なります。
クラウドプラットフォームは定期的にモデルを更新し、テキスト、画像、プログラムコード、ドキュメント、その他の種類の情報をより豊富に処理する新しいツールを提供します。別のモデルを選択したり、新しいツールをアクティブにしたりするだけで、以前は複雑な技術セットアップが必要だった機能を手に入れることができます。
大手プロバイダーは、モデルの品質だけでなく、使いやすさにも多大な投資をしています。音声会話、ファイルアップロード、ドキュメント分析、ビルドプログラム、プロジェクト作業、その他の機能が、幅広いオーディエンス向けに設計されたインターフェースに統合されています。そのため、クラウドインテリジェンスは、日常のタスクをすばやく解決するための便利なツールであることがよくあります。
ローカルシステムが特定の複雑なタスクを処理できない場合、クラウドモデルは追加の分析を実行できます。月に数回発生するタスクのために、はるかに強力なハードウェアを購入する必要はありません。必要なときにリモートコンピューティングリソースを正確に使用できます。これは、ハイブリッドアプローチの主な経済的アイデアの1つです。
異なる開発者は、独自のトレーニング方法、アーキテクチャ、評価システム、およびモデルを構築するためのアプローチを使用します。結果として、異なるモデルは同じタスクに異なる方法でアプローチする可能性があります。1つは答えのための良い構造を提供し、もう1つは余分な状況に気づき、3つ目は代替の解決策を見つけます。複雑なタスクの場合、これは貴重な追加の可能性を生み出します。
重要な点：クラウドインテリジェンスの利点は非常に重要であるため、賢明なローカルシステムがそれらを使用できる必要があります。
ローカルアーキテクチャとクラウドアーキテクチャは、異なるが補完的な利点を提供しローカルシステムは、独自のコンピューティングベース、情報の制御、自律的に作業する能力、および内部処理の予測可能なコストを提供します。クラウドモデルは、同等のコンピューティングパワーを自分で購入することなく、世界最大の開発者の高度な機能にアクセスできます。
では、それらを1つの星系にまとめてみませんか？これは私たちが最も有望だと考えているアプローチです。ローカルインテリジェンスはユーザーのメインアシスタントになり、外部モデルは必要に応じて呼び出すことができる追加ツールになります。ユーザーは、常にサービス間を切り替えたり、あるウィンドウから別のウィンドウに会話をコピーしたり、どのドキュメントをどこにアップロードできるかを単独で決定したりすることなく、主に自分のローカルシステムと会話します。うまく構築されたアーキテクチャは、作業を一元的に整理します。
インテリジェントアシスタントに質問するとします。ローカルシステムは要求を受信し、それを実行するために必要なデータを決定します。独自のリソースでタスクを解決できる場合は、ローカルで実行されます。外部モデルを関与させることが有用である場合、システムは、ユーザによって設定されたデータ転送ルールを適用する。
そのようなルールは、文書を分類すること、特定のタイプの情報を除外すること、個人データを削除すること、名前および識別子をプレースホルダに置き換えること、送信されるコンテキストを減らすこと、および追加の承認をユーザーに求めることを含むことができる。
通常、ユーザーは1つのサービスを開き、質問をしてから別のサービスに移動し、リクエストを繰り返して回答を比較します。これは機能しますが、タスクの数が増えるにつれて不便になります。
私たちは別のアプローチを提案します。ユーザーは自分の地域のインテリジェンスに目を向けます。システムは利用可能なツールを知っており、設定されたルールに従ってタスクを実行するための適切な方法を選択できます。たとえば、日常の内部タスクのためのローカルモデル、要求の必要な処理後の複雑な分析のための強力な外部モデル、追加チェックのための2番目のモデル、そして最後にローカルシステムが答えを組み合わせ、必要なものを独自のナレッジベースに保持します。
したがって、ユーザーは、1つの管理された作業環境を通じて、いくつかのモデルの利点を得る。これは、人工知能が徐々により多くのワークフローに参加している企業にとって特に価値があります。
各シナリオは同じパターンを示しています。ローカルで行われること、必要に応じてクラウドに移行する可能性のあること、および結果です。
現在使用できるものと、設定されているもの、および開発の方向性を明確に区別します。
ローカルストレージは、ドキュメント、ナレッジベース、AI処理に適用されます。お客様が使用するその他のサービス（メールやお客様のウェブサイトなど）は、独自の規約を守ります。
統合された知性の経済学は、賢明なタスクの分散に基づいています。最も高価な外部モデルにすべての単純な要求を送信する必要はありません。文書の説明、記録の検索、短い手紙の作成、または単純なデータ処理は、ローカルで行うことができます。より複雑なタスクは、経済的な外部モデルを使用することができ、追加の精度、分析の深さ、または計算能力がコストを正当化する場合にのみ、最も高度なオプションが使用されます。
タスクやユーザーごとに異なる予算を設定できます。会社がプログラム接続を使用している場合は、支出限度額、しきい値に達したときのアラート、制御されていない自動リクエストの禁止を設定することをお勧めします。クラウドモデルのアクセスルールは、コストだけでなく、特定の情報を転送できるかどうかも考慮する必要があります。これにより、人工知能の使用を経済的に管理しやすくすることができます。
クラウドプロバイダーは通常、サービスを使用するいくつかの方法を提供します。通常のチャットサブスクリプションでは、ユーザーインターフェイスと特定のプランの機能にアクセスできます。プログラマティックインターフェース（API）を使用すると、モデルをアプリケーションや自動化されたプロセスに直接統合できます。これらは異なる市販製品です。
有料チャットサブスクリプションは、プログラマティックインターフェイスを介したリクエストがすでに含まれていることを必ずしも意味するものではありません。統合条件、価格、制限、および使用ルールは別途確認する必要があります。企業は、追加のセキュリティ、データ管理、および管理設定を備えた会社のプランにアクセスできる場合があります。CLARYELでは、プランの人気だけでなく、実際のタスク、法的要件、予算に基づいて接続方法を選択する必要があると考えています。
CLARYELサポートプランは、CLARYELシステムを対象としています。クラウドモデルへのサブスクリプションまたはプログラマティックアクセスは、プロバイダーとは別に購入されます。 サポートプラン
欧州企業にとって、データ保護は特に重要です。欧州連合は、一般データ保護規則、GDPR、規則（EU）2016/679を適用しています。個人データの処理を管理し、合法性、透明性、データの最小化、セキュリティ、説明責任の要件を設定します。
個人データで外部の人工知能を使用するには、いくつかの点を確認する必要があります。
ローカルアーキテクチャにより、第三者に渡される個人情報の量を減らし、いくつかの制御プロセスを簡素化することが可能になります。しかし、ローカルコンピューターをインストールしても、それ自体がGDPRに準拠しているわけではないことを理解することが重要です。会社は依然として法律を遵守し、従業員のアクセスを正しく分離し、セキュリティを確保し、保持期間を尊重し、処理に必要な法的根拠を持つ必要があります。ローカルシステムは、法的責任の免除ではなく、特定のリスクを軽減するためのツールです。
イタリアで事業を行う企業は、適用される国内規則と、イタリアのデータ保護当局であるGarante per la protezione dei dati personaliの要件も考慮する必要があります。人工知能の特定の用途に関する具体的な要件は、欧州AI法によって定められています。責任ある企業は、インシデントの後ではなく、最初からこれらの質問を検討する必要があると考えています。
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このセクションの情報は一般的な参考資料であり、法的アドバイスに代わるものではありません。
自動フィルタリングシステムは、完全にエラーがないと見なされるべきではありません。氏名を削除することは、必ずしも残りの詳細から人物を特定できないことを意味するわけではありません。特定の条件下では、仮名化されたデータは依然としてGDPRの意味内の個人データです。
そのため、技術的なフィルタリング、特定のカテゴリの情報の転送に対する制限、コンテキストチェック、必要に応じたユーザー確認など、多層的なアプローチが必要です。最も機密性の高いデータの場合、適切な解決策は、外部モデルに送信することを完全に禁止することかもしれません。
ローカルアーキテクチャはそのようなアプローチを可能にしますが、最終的なセキュリティレベルは、ソフトウェアの品質、設定、および組織の手順に依存します。私たちの原則は、まず情報を制御し、次にインテリジェントツールを選択することです。
ローカルインテリジェントシステムは、要求を単独で処理する以上のことを行う必要があります。理想的には、所有者は次のことを制御する必要があります。
また、外部モデルが単独で内部ストレージに完全にアクセスしたり、意図した制限なしに重要な操作を実行したりする可能性がある状況を排除することも重要です。外部モデルからの出力は、行動するための無条件の許可としてではなく、分析の結果として扱われるべきです。文書の削除、財務記録の変更、機密情報の転送、その他の機密操作は、確立された規則と必要な確認に従う必要があります。これにより、人工知能は有用であるだけでなく、管理しやすくなります。
私たちは、最も有望な方向性は、いくつかの独立したインテリジェントモデルが連携することだと考えています。その理由は簡単です。最も高度なモデルであっても、間違いを犯したり、重要な事実を見逃したり、不幸な表現を選択したり、代替アプローチを見落としたりする可能性があります。複雑なタスクの場合は、複数の独立した評価を受けると便利です。
タスクの解決策を提案します。
提案された解決策を確認し、考えられるエラーと不足している状況を探します。
別の側面から質問を見たり、代替案を提案したり、仮定を確認したりします。
ローカルシステムは、結果を比較し、矛盾を特定し、最終的な回答を形成します。
異なるモデルは互いに補完することができます。1つはプログラミングが強く、もう1つは分析的な執筆、3つ目は代替ソリューションを見つけることです。十分に構築されたプロセスにより、いくつかの独立した評価は、矛盾を明らかにし、考慮される要因の範囲を広げ、より実質的な結果を生み出すのに役立ちます。
ただし、複数のモデルを使用しても正確性が保証されるわけではありません。複数のモデルが同じ間違いを繰り返す可能性があります。また、不十分な、古くなった、または誤解されたソースデータに頼ることもあります。重要な状況では、一次文書、客観的データ、および必要に応じて適切な資格のある人物に対する検証が必要です。
マルチインテリジェンスは、エラーを排除するための魔法の方法ではなく、分析の品質を向上させ、追加の検証を整理するためのツールと見なされています。テクニカルソリューションの準備、プログラミング、複雑な契約の分析、商業オファーの比較、戦略的プランニング、リサーチに特に役立ちます。本当に重要なタスクでは、1つの回答に依存するよりも、複数の独立したインテリジェントシステムに相談できる方が良いでしょう。
ますます重要になるのは、単一のモデルへのアクセスではなく、複数のシステムを1つの管理インフラストラクチャに統合する能力だと考えています。ローカルの人工知能は、ビジネスのコンテキストを把握し、許可された情報源を使用し、ワークフローを整理するのに役立ちます。クラウドモデルは、複雑なタスクに追加の機能を提供します。異なるインテリジェントシステムは、問題を独立して分析し、提案された解決策を確認し、互いの結果を補完することができ、ユーザーは主に独自のインテリジェントアシスタントと対話することができます。
理想的なアーキテクチャで最も重要なのは、特定のモデルの提供者ではなく、インテリジェントシステムとそのタスクの所有者です。クラウドサービスを変更し、モデルを比較し、最適なツールを選択できます。人工知能は、1つのリモートプロバイダに完全に依存するサービスではなくなり、開発できる独自のインフラストラクチャになります。
ローカルインテリジェンスがコントロールを提供します。クラウドインテリジェンスは機能を拡張します。マルチインテリジェンスはそれらを1つのシステムに統合します。
いいえ。実際のタスクと顧客の予算から始めるべきだと考えています。すべての中小企業が、初日から高価なコンピューティングインフラストラクチャを必要としているわけでローカルインテリジェンスを段階的に導入することができます。
初めに、基本的な文書処理、インテリジェントな検索、内部知識とコア要求での作業を提供するシステムで十分です。特に複雑なタスクは、適切なデータフィルタリング後に外部モデルに送信することができます。ワークロードが増加すると、独自のハードウェアのアップグレードを検討することができます。したがって、同社は手頃な価格の最初のソリューションと将来の成長の可能性の間で選択する必要はありません。
CLARYELは、さまざまなニーズと予算に合わせて、いくつかのレベルのローカルAIコンピューターを提供しています。現在の仕様、価格、構成、および購入条件は、CLARYELカタログに掲載されています。
€999 VAT（付加価値税）込み
多額の初期投資なしに独自のローカルインテリジェンスを必要とする企業や専門家向け。ローカルモデルから始めたり、ドキュメントを扱ったり、内部情報の検索を整理したり、インテリジェントアシスタントのコア機能を使用したりすることができます。追加機能を必要とするタスクのための手頃な価格のクラウドサービスと組み合わせることができます。トップ構成の予算を待たずに開始する合理的な方法です。
表示 レベル1€2,999 VAT（付加価値税）込み
よりモダンなコンピューティングプラットフォーム、新しいコンポーネント、数人の従業員による成長と作業の余地を必要とする企業向け。社内検索、文書処理、インテリジェントエージェント、ワークフローの自動化のために、オフィスの中央ローカルAIコンピュータになることができます。後でハードウェアの制限内でパフォーマンスを向上させることも、より高いレベルに移行することもできます。
表示 レベル2€7,000から VAT（付加価値税）込み
より要求の厳しいワークロードの場合：より多くのコンピューティングパワー、より深刻なマルチユーザーワーク、または特殊なタスクを必要とする組織。構成は、特定の要件に従って選択されます。異なるレベルのシステムは、1つのアーキテクチャ内で一緒に使用することができる。
表示 レベル3養子縁組を一連の段階として扱うことをお勧めします。
同社はローカルシステムをインストールし、それをコアワークフローに使用し始めます。ユーザー、アクセス権、ドキュメントカテゴリが定義されています。独自のナレッジベースが作成され、ユーザーは日常業務でインテリジェントアシスタントに慣れます。
余分なインテリジェントな機能を必要とするタスクが発生した場合、適切なクラウドサービスが接続されます。経済的なプラン、利用可能な無料オプション、または管理された予算でのプログラム接続です。商用利用およびデータ処理に関するプロバイダーの規約を考慮する必要があります。ローカルシステムは、リクエストをルーティングし、情報の取り扱いに関するルールを適用する責任を負います。
使用が増えるにつれて、どの操作がより安価で、ローカルで実行するのがより便利であるかが明らかになります。同社は、システムパフォーマンスを向上させ、新しいモデルを追加し、内部自動化を拡張することができます。蓄積された文書と知識は、独自のインフラストラクチャの一部のままです。
強力なローカルシステムといくつかの外部モデルは、それぞれが適切なタスクのために接続されています：分析、プログラミング、ドキュメント生成、代替ソリューションの検索、結果のクロスチェック。ローカルインテリジェンスは、すべての作業の中心的なコーディネーターになります。
これはすべてのユーザーにとって必須のエンドポイントではありません。しかし、人工知能を集中的に使用する組織にとって、それは開発の自然な方向性になる可能性があります。
ビジネスの規模は、必要なコンピューティングパワーに影響しますが、情報を制御する必要性には影響しません。小規模な会計事務所は、数十人の顧客の機密データを保持している可能性があります。法律事務所は、特別な注意が必要な文書や状況を扱います。エンジニアリング会社は独自の技術ソリューションを維持しています。ある商社は、顧客、サプライヤー、価格、購入に関するデータを保持しています。製造業者は、生産文書と内部知識を蓄積します。
小規模企業であっても、使用するコンピュータハードウェアよりもはるかに価値のある情報を保持することができます。だからこそ、あなた自身の地元のインテリジェンスを大企業のツールとしてだけ見るべきではありません。管理されたインテリジェントインフラストラクチャは、あらゆる規模の企業がアクセスできるようにする必要があると考えています。
CLARYELでは、ユーザーが1日に数回開く別のプログラムとして人工知能を見ていません。私たちの目標は、それを会社の日常業務の一部にすることです。そのため、準備されたソフトウェアとさらなる開発の余地を備えた独自のローカルコンピュータを提供しています。
コア処理と会社の知識を使用した作業は、顧客のハードウェア上で行うことができます。余分なインテリジェンスが必要な場合は、計画された制御およびフィルタリング機構を介して外部モデルを接続できます。ユーザーは、システムを段階的に開発し、タスクの範囲を拡張し、新しいインテリジェントツールを接続することができます。
当社は、絶対的なセキュリティ、エラーのないモデル、または法律の自動遵守を約束しません。私たちの仕事は、情報の制御、技術的セキュリティ、および人工知能の実用的な有用性が一緒に考慮されるアーキテクチャを提供することです。
最も強力なローカルコンピューターの予算を待つ必要はありません。多くの高価なクラウドサブスクリプションを購入する必要はありません。そして、最初から会社全体を自動化しようとする必要はありません。
実際のタスクを分析することから始めましょう。毎日使用されている書類はどれですか？どの操作に時間がかかりすぎますか？必要なしにサードパーティのサービスに渡されるべきではない情報はどれですか？どのタスクをローカルで実行できますか？より強力な外部モデルを接続するのはどのような場合ですか？
その後、適切な構成を選択できます。小規模企業にとって、エントリーレベルは実用的な出発点になる可能性があります。成長するオフィスは、拡張する余地のあるモダンなシステムを好むかもしれません。コンピューティング負荷の高い企業では、カスタム構成が必要な場合があります。最大支出から始める必要はありません。適切なアーキテクチャから始める必要があります。
私たちは、あなた自身のローカルインテリジェンスが、情報を管理しながら人工知能を積極的に使用したい企業にとって戦略的に正しい基盤であると確信しています。クラウドモデルは例外的な可能性を開き、それらをあきらめる必要はありません。それどころか、情報を取り扱うための確立された規則の範囲内で、賢明に、経済的に使用する必要があります。
最も有望なアプローチは、両方を組み合わせることです。独自のローカルシステムが会社のインテリジェントセンターになります。クラウドモデルはその機能を拡張します。いくつかの独立したモデルは、複雑な質問をより深く探求し、意思決定をさらに確認するのに役立ちます。文書、アクセス権、情報管理は引き続きお客様の管理下にあります。
未来はマルチインテリジェンスに属します：ローカルインテリジェンス+クラウドモデル+ 1つのマネージドシステム。CLARYELは、インテリジェントな世界全体の機能を使用できる独自の人工知能です。
あなたのデータ。あなたのインフラストラクチャ。あなたが選ぶインテリジェンス。
価格、機能、データ保持ポリシー、プロバイダー規約は変更される場合があります。外部サービスに接続する前に、現在の利用規約と、それらが特定の使用に適用されるかどうかを確認してください。
